静态单赋值（SSA）
静态单赋值（SSA）
静态单赋值（Static Single Assignment，SSA）是一种中间表示形式，其中每个变量只能被赋值一次。这种表示形式在编译器优化中非常有用，因为它简化了数据流分析和转换。在这篇文章中，我们将介绍SSA的基本概念，以及如何将常规的控制流图（Control Flow Graph，CFG）转换为SSA形式。
核心特征：
- 每个变量只能被赋值一次
- 使用phi函数来处理不同控制流的赋值
SSA形式与非SSA形式的对比
为了更好地理解SSA形式，让我们通过一个简单的例子来对比SSA形式和非SSA形式的代码。
非SSA形式的代码
考虑以下简单的代码片段：
int x = 1;
if (condition) {
x = x + 1;
} else {
x = x * 2;
}
y = x + 3;
这段代码中，变量x被多次赋值，这就是非SSA形式的特点。我们可以绘制这段代码的控制流图：
SSA形式的代码
现在，让我们看看等价的SSA形式：
int x1 = 1;
if (condition) {
int x2 = x1 + 1;
} else {
int x3 = x1 * 2;
}
int x4 = φ(x2, x3); // phi函数，根据控制流选择x2或x3
int y = x4 + 3;
在SSA形式中，每个变量只被赋值一次，我们使用不同的变量名（x1, x2, x3, x4）来表示不同控制流路径上的值。φ函数（phi函数）用于合并不同控制流路径上的值。
使用SSA的好处
SSA形式的中间表示有许多优点，这使得它在现代编译器中被广泛采用：
- 简化数据流分析：由于每个变量只被赋值一次，变量的定义和使用关系变得更加清晰，这大大简化了数据流分析的复杂性。
- 消除假依赖：在传统的中间表示中，变量可能被多次赋值，这会导致一些假依赖关系。而在SSA形式中，每个变量只有一个定义点，消除了这些假依赖。
- 优化机会增加：SSA形式使得许多优化算法（如常量传播、值编号、死代码消除等）变得更加有效和容易实现。
- 更好的寄存器分配：SSA形式可以帮助编译器更准确地确定变量的生命周期，从而进行更有效的寄存器分配。
- 并行性分析：SSA形式使得识别程序中的并行执行机会变得更加容易，因为数据依赖关系更加明确。
- 更容易实现全局优化：由于SSA形式提供了更清晰的变量定义和使用信息，全局优化算法可以更容易地识别和利用优化机会。
- 简化编译器后端：SSA形式可以简化编译器后端的实现，因为许多优化和分析算法在SSA形式上更容易实现。
- 更好的调试信息：SSA形式可以提供更准确的变量定义和使用信息，这对于生成调试信息和进行程序分析非常有用。
总的来说，SSA形式通过简化变量的定义和使用关系，为编译器优化提供了更多的机会和更简单的实现方式。
如何将常规的控制流图（CFG）转换为SSA形式
计算支配树和支配边界
在一个控制流图中，支配关系（Dominance Relation）是非常重要的概念，它描述了要想到达一个结点，你必须经过哪些结点，这样就可以帮助我们快速决定一个结点中的变量，会被哪些结点中的变量修改所影响。 用数学语言描述就是：对于有向图 G，有起点 S 和终点 D，从 S -> D 存在许多条路径，在所有路径中都经过的点称为支配节点。在 S -> D 中可能存在很多支配点。这里，如果对应一个函数的话，S 就是函数的入口，D 就是函数的所有返回语句所在结点指向的一个共同结点。
支配树（Dominator Tree）是控制流图（CFG）每个结点的直接支配结点组成的树。这个树结果可以帮助我们快速了解每个结点被哪些结点支配。
而支配边界（Dominance Frontier）是控制流图（CFG）每个结点的支配边界。支配边界是支配结点中，不支配该结点的结点。简单理解就是，一个支配结点其实隐含了一个作用范围，在范围里，所有变量都会受到支配结点的影响。而支配边界就是，这个范围的边界。